代码说明

下边按照目录结构来介绍一下每个 FastDeploy 的代码结构及代码功能。

custom_ops：存放 FastDeploy 运行大模型所使用到的 C++ 算子，不同硬件下的算子放置到对应的目录下（cpu_ops/gpu_ops），根目录下的 setup_*.py 文件用来编译上述 C++ 代码的算子。
dockerfiles：存放运行 FastDeploy 的环境镜像 dockerfile。
docs：FastDeploy 代码库有关的说明文档。
fastdeploy
- agent：大模型服务启动使用到的脚本
- cache_manager：大模型缓存管理模块
- engine：管理大模型整体执行引擎类有关代码
- entrypoints：用户入口调用接口
- input：用户输入处理模块，包括预处理，多模态输入处理，tokenize 等功能
- model_executor
  - layers：大模型组网需要用到的 layer 模块
  - model_runner：模型推理执行模块
  - models：FastDeploy 内置的大模型类模块
  - ops：由 custom_ops 编译后可供 python 调用的算子模块，不同硬件平台的算子放置到对应的目录里
- output：大模型输出有关处理
- platforms：与底层硬件功能支持有关的平台模块
- scheduler：大模型请求调度模块
- metrics：用于收集、管理和导出 Prometheus 指标的核心组件，负责记录系统运行时的关键性能数据（如请求延迟、资源使用率、成功请求数等）
- splitwise: 分离式部署相关模块
scripts/tools：FastDeploy 用于执行功能的辅助脚本，比如编译，单测执行，代码风格纠正等
test：项目单测验证使用到的代码

1.7 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

代码说明

1.7 KiB

Raw Permalink Blame History